包含wavedec2的词条

1、YC，YS=wavedec2Y，2，#39db1#39Y为要分解wavedec2的图像矩阵，2为分解的层数，‘db1#39为采用的小波基 返回两个矩阵YC和YSYh2=detcoef2#39h#39，YC，YS，2这是提取出图像2层分解后的水平分量，h改v是垂直分量，h该d是对角分量细节分量用另外一个方法提取；更别说还用物理含义的量纲问题所以这中做法本身就是错误的，从意义上分析它是混乱的有量纲的和无量纲的量混合计算，天知道得到的结果应怎么去解释，从数值上分析它可能会有溢出的问题，逆变换重构后其值域可能难于预测因此别玩得这么有新意了，老老实实用wavedec2和waverec2吧；x=load#39xxx#39对图像进行N层分解 c，l = wavedec2x，N，#39sym4 c_size = sizex弱化不重要的分解系数，增强重要的分解系数，这里假设阈值选取为k for i=1c_size2if cikci=2*ci %这里假设增强两倍 else ci=05*ciend end 重构图像 x1=；Read in or load the image that is to contain the textload mandrillsubplot221imageXcolormapmaptitle#39原始图像#39axis squarec，s=wavedec2X，2，#39db3#39for referenceK whosName Size Bytes Class AttributesX 480x500 0 doublecaption 2x1；dwt2是单一尺度DWT，只能分解一层，wavedec2是多尺度DWT，可以分解多层在matlab中的wavedec2函数是调用dwt2函数实现的，就是将dwt2分解的一层结果再用一次dwt2分解就得到了第二层的分解结果，以此类推得到wavedec2各层的分解结果所以对于实际问题的处理通常使用wavedec2函数，dwt2函数可以认为只是作为w；2 **选择小波基**选择适合wavedec2你数据特点的小波基在MATLAB中，你可以通过`waveinfo`函数查看所有可用的小波基的详细信息，选择最适合你数据特点的小波基3 **小波变换**将原始信号进行小波变换，这可以通过`wavedec`函数实现，它将原始信号分解为多个不同尺度的系数4 **阈值去噪**在得到；利用MATLAB程序实现小波变换，首先需要明确几个关键步骤和参数选择在MATLAB中，实现二维小波变换通常使用`wavedec2`函数，该函数能够将给定的图像矩阵进行多层分解具体实现如下假设wavedec2我们有矩阵Y，代表要分解的图像，我们需要进行的分解层数为2，选择的小波基为#39db1#39通过`YC，YS=wavedec2Y，2，#39db。

2、WAVEDEC2是二维多尺度小波分解 WAVEDEC2的语法格式是C，S=wavedec2X，N，#39wname#39，其中N为大于1的正整数 也就是说DWT2只能对某个输入矩阵X进行一层分解，而WAVEDEC2可以对输入矩阵X进行N层分解；clear alldat=1 3 1 01 2 1 31 2 0 12 3 1 0s=sizedat%数据大小WN=#39haar#39%小波基Lmax=wmaxlevs，WN%检测该数据量下，使用该小波基合理的最大分解阶次N=Lmax%按最大合理阶次进行DWT C，S=wavedec2dat，N，WN%进行小波变换 重构各阶细节和逼近 for i=1；c，s=wavedec2X，2，#39sym4#39%用sym4小波对图像信号进行二层的小波分解 sizec=sizecfor i=1sizec2ifci350ci=0else ci=05*ciend end 我假设的350是高频啊 首先；1C，L=wavedecs，5，#39sym8#39对信号s用小波“sym8”进行5层分解 2a5=appcoefC，L，#39sym8#39，5取分解后的近似部分，也就是第5层低频系数 3d5=detcoefC，L，5取分解后的细节部分，第5层高频系数 4d4=detcoefC，L，4类似上句 5d3=detcoefC，L，3。

3、plott，sig2，#39linewidth#39，2xlabel#39样本序号 N#39ylabel#39幅值A#39叠加信号 x=sig1+sig2+randn1，Nfigure2plott，x，#39linewidth#39，2xlabel#39样本序号 N#39ylabel#39幅值A#39%一维小波分解 c，l=wavedecx，7，#39db5#39%重构第17层逼近系数 a7=wrcoef#39a#39，c，l，#39db5。

4、wavedec2函数用于对图像进行二维小波分解，其函数调用格式如下c，l=wavedec2X，n，’wname’其中，X表示原始图像，n表示分解层数，wname表示小波函数，c表示各层系数，l表示各层系数对应的长度 ddencmp用于得到全局阀值，其调用格式如下thr，sorh，keepapp=ddencmp‘cmp’，’wp’，Xthr。

5、有一维和二维小波分解，MATLAB中的代码分别为wavedec和wavedec2小波对图像进行分解时，会得到一个逼近子图像和三个不同方向水平垂直对角线的细节子图像，继续对子图像进行小波分解便得到图像的小波多尺度分解对子图进行单支重构wrcoef并叠加就得到和原图像大小相同的图像了建议你看看孙延奎；l=wavedec2X，2，#39db3#39%2水平2D小波分解thr，sorh，keepapp=ddencmp#39cmp#39，#39wv#39，X%求小波压缩默认值Xcmp，cxc，lxc，perf0，perf12=wdencmp#39gbl#39，c，l，#39db3#39，2，thr，sorh，keepapp%小波压缩subplot1，2，2imageXcmpcolormapmap%按map颜色显示Xcmp为图片你好很高兴；小波去噪是通过Matlab中的wrcoef2函数实现的，它涉及一系列步骤首先，对二维信号进行小波分解，通过wavedec2函数，选择小波基函数如coif3和分解层次N如2层，对信号进行多尺度分解然后，针对高频系数进行阈值量化在本例中，对第一层到第N层的高频系数，通过wthcoef2函数设定阈值向量如p=。

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